単なる分析の専門家では務まらない

「データサイエンティスト」として成功するための条件

データサイエンティストはデータを深く探求できなければならない。データサイエンティストと他の分析の専門家を区別するものは何だろうか。

公開 2015年03月09日 15時01分

著者

Matt Mueller

[TechTarget]

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　データサイエンティストの仕事は、他のBI（ビジネスインテリジェンス）や分析の専門家とどう違うのだろうか。また、データサイエンティストになるには、どんな類の訓練と教育が必要なのだろうか。

データサイエンティストの仕事は他とどう違うのか

　データサイエンティストの仕事は、分析とデータウェアハウスのプログラムを次の段階に進めることだ。データが実際に語っていること、関連性のないデータの中から重要なデータを読み取ることが任務である。データサイエンティストは、現在設置されているエンタープライズデータウェアハウス（EDW）を利用して、EDWのデータを深く探求できることが望ましい。また、「Apache Hadoop」クラスタや他のビッグデータシステムに保存されている新類のデータを分析できると良いだろう。データサイエンティストは、典型的なBI開発者のように、ただデータについて報告するだけではなく、データに基づいてビジネスに関する洞察も提供する。

　高いビジネスセンスを持ち、データに基づいた結果をビジネスの利害関係者に伝えるスキルを持っていることも多い。優秀なデータサイエンティストは、ビジネスの問題に対処できるだけではなく、企業に最も価値がある適切な問題を取り上げる。そのため、企業では戦略的な立ち位置の職務であると筆者は考えている。

　データサイエンティストは、目に見えない洞察（インサイト）を明らかにするため、利用可能な全てのデータを調査する。その結果、競争上の優位性をもたらし、差し迫ったビジネスの問題に対処できるのだ。単純にデータを収集して報告しているのではなく、さまざまな角度からデータを調査し、その意味を特定して、データの適用方法を提言している。

　データサイエンティストになるための最高の教育を受けられるのは、典型的なコンピュータ科学、数学、場合によっては統計課程である。また、データサイエンティストのための課程を設けている大学も多いという。そこで学ぶことで、データサイエンティストのスキルを持つ求職者としてのレベルを高めることができるだろう。

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